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  • Machine Learning方法


个结果,搜索词为 "machine learning 方法"


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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 统计假设检验, 探索性数据分析, 统计推理, R 语言程序设计(中文版), 概率与统计, Plotly, 机器学习算法, 模型评估, 机器学习, 闪亮(R 套件), 统计机器学习, 交互式数据可视化, 统计分析, 预测建模, Rmarkdown, 数据展示, 数据可视化, GitHub, 回归分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7186 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    Edge Impulse

    计算机视觉与嵌入式机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机视觉, 迁移学习, 模型部署, 卷积神经网络, 数据预处理, 数据伦理, 模型评估, 机器学习, 嵌入式系统, 人工神经网络, 应用机器学习, 图像分析, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机编程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    160 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 探索性数据分析, 相关性分析, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 决策树学习, 降维, 强化学习, 无监督学习, 人工神经网络, 投资组合管理, 金融交易, 应用机器学习, 监督学习, 金融服务, 回归分析

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    National Taiwan University

    發展心理學:哲學觀與方法論 (Developmental Psychology: Philosophical Bases and Methodology)

    您将获得的技能: Child Development, Research Methodologies, Research Design, Research, Human Development, Learning Theory, Human Learning, Data Collection, Psychology, Ethical Standards And Conduct

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 迁移学习, 卷积神经网络, 自然语言处理, 模型评估, 机器学习, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 图像分析, 深度学习, 网络架构, Keras(神经网络库), 回归分析, 分类与回归树 (CART)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2045 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学多元微积分

    您将获得的技能: Python 程序设计, 微积分, 数学建模, 衍生产品, 机器学习算法, 人工神经网络, 线性代数, 回归分析, 高等数学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5750 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 1

    您将获得的技能: Feature Engineering, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Random Forest Algorithm, Responsible AI, Data Import/Export, Machine Learning, Classification Algorithms

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    65 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: 模型部署, 持续部署, 模型评估, 自动化, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 云部署, 数据管道, Devops, 持续集成, Google 云端平台

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    479 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    H

    HRCI

    学习与发展

    您将获得的技能: 合规培训, 编写培训材料, 计划评估, 专业发展, 员工参与, 劳动力发展, 成人教育, 在职培训, 员工培训, 教学设计, 培训计划, 需求评估, 培训与发展, 学习风格

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 4

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Data Analysis, Data Import/Export, Google Cloud Platform, Model Evaluation, Decision Tree Learning, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Statistical Visualization, Responsible AI

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • C

    Coursera

    Titanic Survival Prediction Using Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Cleansing, Data Visualization, Data Preprocessing, Logistic Regression, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Supervised Learning, Machine Learning, Model Evaluation, Classification Algorithms, Data Science, Python Programming

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

    您将获得的技能: Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Data Transformation, Regression Analysis, Feature Engineering, Decision Tree Learning, Machine Learning, Exploratory Data Analysis

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

1…171819…546

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 方法 课程

  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 發展心理學:哲學觀與方法論 (Developmental Psychology: Philosophical Bases and Methodology): National Taiwan University
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 机器学习数学多元微积分: Imperial College London
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 1: Coursera
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • 学习与发展: HRCI
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 4: Coursera

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